英伟达又出新显卡，老黄是想毁了大厂们的自研梦吗？

老黄又来掀桌了啦！

在今天凌晨的   2023   年全球超算大会（  SC2023  ）上，英伟达推出了全新GPU  H200  。

  作为前代   H100   的升级款，老黄直接不装了，在官网上单方面将   H200   称为   "  当世最强  "  。

但更秀的是，没人会因此质疑他们违反广告法，因为在 AI 时代，对手们真只能眼巴巴地看着英伟达的车尾灯。

从英伟达官方透露的数据来看，  H200   最强的就是在大模型推理表现上。

以 700   亿参数的 LLama2 大模型为例， H200   推理速度几乎比前代的 H100   快了一倍，而且能耗还降低了一半。

能取得这么强的成绩，自然是 H200   的硬件给力。

从参数方面看，  H200   的主要提升就是把上一代   " G   皇   "H100   的显存，从   80GB   拉到了   141GB  ，带宽从   3.35TB/s   增加到了   4.8 TB/s  。

  而这些进步则主要要归功于HBM3e   内存技术。

今年 8 月的时候， SK 海力士推出 HBM3e 之后，据宣称单颗带宽可以达到 1.15TB/s ，相当于在 1 秒钟内传输了 230   部 FHD 高清电影（每部容量 5G ）。

在 SK 海力士官宣 HBM3e 之后不久，包括三星、美光在内的内存厂商们，都陆续跟进了这一技术。

这个 HBM3e ，其实就是之前大家都在用的 HBM3 的升级版。

说白了就是有更高的性能、更高的带宽，好处就是芯片能用更快的速度传输数据，同时还降低功耗。

非常适合眼下的AI  和大数据运用。

于是英伟达第一时间就找到 SK 海力士进行了合作。

所以我们能看到这才没多久， H200   就已经用上了这一新技术。

比起技术升级更方便的是， H200   和 H100   都是基于英伟达 Hopper 架构打造的。

所以两款芯片可以互相兼容，那些装满了 H100   的企业不需要调整，可以直接更换。

不过，乍一看好像是王炸，但实际上H200   可能只是   H100   的一个   "   中期改款   "  。

因为我们发现， H100   和 H200   单论峰值算力的话，其实是一模一样的。

真正提升的参数只有显存、带宽。

而在此前，大家常用来评判 AI 芯片性能的重要参数：训练能力。

H200   相较   H100   的提升也并不明显。

从英伟达给出的数据来看，在 GPT-3 175B 大模型的训练中， H200   只比 H100   强了 10%  。

在世超看来，这种操作大概率是有意为之。

之前各个大厂忙着打造自家的大模型，对 GPU 最大的需求毫无疑问就是训练，所以当时大家的需求是提升训练能力。

而如今，随着 AI 大语言模型不断落地应用，训练模型在厂商眼中可能已经是牛夫人了，大家反而全去卷推理速度。

  所以这次   H200   很可能是故意忽略   "   算力   "   升级，转而进行推理方面的发力。

不得不说，老黄的刀法依旧精准。

当然了，这也是英伟达工程师们给老黄挤牙膏的本事，谁让人家显卡真就遥遥领先呢。

哪怕只是做了个小提升， H200   还真就能当得起   "   当世最强   "   的名号。

而且根据瑞杰金融集团估计，  H100   芯片售价在   2   万   5-4   万美金之间，那加量后的   H200   只会比这高。

而如今像亚马逊、谷歌、微软和甲骨文等大厂的云部门，已经付完钱排排站，就等着明年 H200   交货了。

毕竟，哪家大模型随便升个级不要几千个 GPU ？

只能说这波老黄又又又赚麻了。

  但问题就是，加价对于 AI 芯片永远不是问题。

今年初创公司、大厂、政府机构等等为了抢一张   H100   挤破脑袋的样子还在上演，所以明年H200   的销量根本不用愁。

  "   是人是狗都在买显卡   "  ，去年说完这句话的马斯克也不得不转头就加入   "   抢卡大军   "  。

更夸张的是，英伟达方面还说了，推出 H200   不会影响 H100   的扩产计划。

也就是明年英伟达还是打算卖 200   万颗 H100   芯片，也能侧面看出， AI 芯片是多么不愁卖。

但面对全球嗷嗷待哺的市场，英伟达其实也有点力不从心。。

像 OpenAI 作为打响 AI 革命第一枪的人，结果因为没有足够的 GPU 痛苦得不行。

比如因为算力不够用，自家 GPT 们被各种吐槽 API 又卡又慢；

因为算力不够用， GPT 更强的上下文能力始终没法全员推广；

因为算力不够用， GPT 们没法卖给客户更多专有定制模型。。。

光连 OpenAI 创始人奥特曼，就已经出来好几次炮轰过算力短缺。

而为了解决这个问题， OpenAI 也想了不少办法。

比如自研 AI 芯片、与英伟达等制造商展开更紧密合作、实现供应商多元化等等。

上个月初就有消息说 OpenAI 已经在找收购目标了。

更进一步的是特斯拉，他们就在 7 月推出了由定制 AI 芯片 D1 打造的 Dojo 超级计算机，用来训练自动驾驶系统。

  当时摩根士丹利直接吹了一篇研报说：特斯拉这波下来，比用英伟达的   A100   足足省下了   65   亿美元。

当然，这也不是说马斯克的这个自研的 AI 芯片就比 A100   强了。

而只是因为自研芯片只需要干自家的活，更符合自己需要、也没有算力浪费。

就好比英伟达的芯片是一锅大杂烩，谁来了吃都能吃饱饱；而自研芯片虽然只是小碗菜，但它可以按照个人口味做，虽然做得少、但更合胃口。

其他大厂也没闲着，比如微软要自研   "   雅典娜   "  、谷歌在年初就在自研芯片上取得突破进展。。

但就像我们前面说的，这次 H200   其实只是一个   "   中期改款   " ，还不足以打消其他厂商们的小心思。

  按照英伟达自己放出的消息，大的还是明年会来的 B100  ，从图里看它至少是有指数级的提升。

所以世超觉得，大家伙忙活半天，在硬实力面前，黄老爷的位置恐怕还是会越来越稳。

你看像是即使强如   Meta   早在   2021   年就意识到，自己怎么干都比不上英伟达的GPU  性能，转头就从老黄那下了几十亿订单（ Meta 最近好像又有点自研的心思了  ）。

还记得老黄刚宣布英伟达是   " AI 时代的台积电   "   的时候，有不少人冷嘲热讽。

结果现在才发现，这句话居然是老黄的谦辞。

毕竟 2022 年台积电   "   只   "   占了全球晶圆代工产能的 60%  ，而英伟达如今已经占据了可用于机器学习的图形处理器市场 80%   以上的份额。

总感觉，等老黄的大招真来了，这些大厂们的芯片自研项目恐怕又得死一片吧。。。